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2017年大数据开始进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，它的应用却正在蓬勃发展，代表成熟度的标志性IPO也正在出现。而大数据在几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上，过去几个月AI所经历的共同意识“大爆炸”与大数据当年相比甚至有过之而无不及。

从2013开始制作大数据版图的Matt Turck刚刚发布了最新的2017年大数据版图，我们一起来看看在这个领域有哪些最新趋势和玩家的分布情况。

高层趋势

大数据+AI=新栈

2016年无疑是机器学习之年，任何目睹过众多pitch的VC都应该能感受到这一点，那就是每一家初创企业都成为了“机器学习公司”，“.ai”变成了必备域名，而“等等，可是我们是用机器学习做到这个的”也成为了pitch deck的必备幻灯片。机器学习正在迅速成为许多应用的关键建构块。

相应地，一个新兴的技术栈正在出现，在这个技术栈里面，大数据被用于处理核心的数据工程挑战，而机器学习则用于以分析洞察或者行动的形式从数据中析取出价值。

换言之，大数据提供管道，AI提供智能。当然，这种共生关系已经出现多年，只是能实现这个的目前还不多而已。

但是，现在这些技术开始大众化的普及。“大数据+AI”正在成为众多现代应用（不管是消费者型还是企业型）的默认技术栈。无论是初创企业还是一些财富1000强公司都在利用这一新的技术栈。而且在云巨头的努力下，这个技术栈往往还有云计算这个更基础的建构块的加入，以机器学习云的形式出现。

但是AI的大众化是否就意味着这种技术在短期内能实现商品化呢？现实是AI在技术上仍然非常困难。尽管许多工程师都在争先培养AI技能，但全球这方面的领域专家仍然十分稀缺。

不过这股大众化的趋势已经不可逆转，而机器学习早晚都要从竞争优势演变成桌面筹码。

这对初创企业和大公司都会产生影响。对于初创企业来说，除非你把AI软件做成自己的最终产品，否则的话自我标榜为“机器学习公司”将变得毫无意义。对于大公司来说，如果现在你不积极推进大数据+AI的战略，就会有变得过时的风险。AI已经是下一个风口了。

企业预算：一切向钱看

从2016年的情况来看，财富1000强公司已经在纷纷增加预算用于升级核心基础设施以及分析，其关键的关注点正是大数据技术。分析机构IDC预计大数据和分析市场将从2016年的1300亿美元增长到2020年的超过2030亿美元。

而且财富1000强公司里面的许多买家在大数据技术方面正在变得越来越娴熟、越来越目光敏锐。这些公司过去几年做了很多功课，正在进入全面部署阶段。这种情况不仅发生在技术导向型的公司，在很多行业都是如此。

在大公司每隔几年就要发生的旧技术替代自然周期的推动下，这种情况得到进一步加速。大数据遭遇的环境也从逆风变成了顺风。当然，很多大公司仍然处在大数据部署的早期阶段，但是情况似乎在快速演变。

企业数据向云端迁移

直到几年前，把企业数据迁移到公有云上面对于大公司CIO来说还是不可想象的事情，顶多是在开发环境下或者拿非关键的、面向外部的应用来尝试一下。但现在画风开始有所变化，大家对此的态度似乎变得更加开放了，比方说你会听到这样的说法“不管怎么说我们的客户数据已经放到Salesforce云上面了”，或者“在网络安全方面我们永远也不会有像AWS那么多的预算”。但目前里大多数企业都向公有云迁移还远得很，这部分是因为遗留系统和管制方面的原因。不过云供应商正在竭尽全力来加速这一趋势的转变。比如说AWS甚至可以开卡车来运你的硬盘到云端。

2017年大数据版图

作为对比我们先看看2016年版本：

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2017年版本：

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整合要来了吗？

从上图可看出，这张图已经变得越来越拥挤，那么一个显然的问题来了：行业是否濒临大规模整合的边缘了呢？

似乎还没有。至少目前如此。

首先VC仍然继续乐于给新老公司提供资金扶持。2017年的第一季度成长阶段的大数据初创企业拿到了不少的可观融资，其中包括：Looker（8100万美元D轮），InsideSales （5000万美元F轮），DataRobot （5400万美元C轮），Confluent （5000万美元C轮），Collibra （5000万美元C轮），Uptake （4000万美元C轮），WorkFusion （35M00万美元D轮） and MapD （3500万美元B轮）等。去年12月DataBricks也拿到了6000万美元的C轮。

2016年，大数据初创企业的总融资达到了148亿美元，占到了全球技术风险投资的10%。

其次，自去年的大数据版图推出以来，本领域的并购活动一直在稳步推进，但不是特别显著，其中部分原因也许是未上市公司的估值仍然高企。入选2016大数据版图的公司当中共有41家被收购（完整清单参见附注），这个节奏跟上一年是一致的。

另一方面，2017年刚开始就发生了一些大型的并购事件，其中包括Mobileye（被英特尔以153亿美元收购），AppDynamics（被思科以37亿美元收购），以及Nimble Storage（被HPE以12亿美元收购）。

去年还有一个显著的现象，那就是大型技术公司纷纷收购AI初创企业，尤其是那些解决水平问题、有着很好团队的AI初创企业。其中包括Turi（苹果）、Magic Pony（Twitter）、Viv Labs（三星）、MetaMind（Salesforce）、Geometric Intelligence（Uber）、API.ai（Google）以及Wise.io（GE）。当然，这种现象未必能持续太久，因为对AI的需求太旺盛了，人才实在是不够用了。

第三，一些较大的大数据初创企业羽翼渐丰，正在成为独立的上市公司。Snap无疑引领了技术公司IPO的复兴，但是目前为止是大数据公司借了这股东风。

2016年只有Talend一家大数据公司上市，但2017年大数据公司已经呈现出爆发之势。其中Mulesoft和Alteryx已经上市并且表现不错，而Cloudera也即将上市，其最新估值（41亿美元）与收入（2.61亿美元）之间的差异将延至“独角兽”估值现象的成色。另外，MapR以及定位智能公司Yext也已经在排队等待了。

下一个会是谁呢？也许是Palantir这个超级独角兽。这家多年以来保持神秘的公司已经公开表达了上市的兴趣。其最新估值达到了200亿美元，如果上市的话必将引起轰动。

云大战

虽然大规模并购尚未出现，但业界的另一股趋势值得注意，这就是“功能性整合”，这种现象在云端尤其显著。一些关键的玩家正在通过自研产品和开源计算引擎的实现逐步构建“大数据+AI”的基础构件，面向众多客户群提供其所期盼的“一站式”的服务。

AWS在产品发布的速度和幅度方面继续给人留下深刻印象。目前AWS几乎提供了大数据和AI方面的所有服务，包括分析框架、实时分析、数据库（NoSQL、图谱等）、商业智能以及日益丰富的AI能力，尤其是深度学习方面的能力。按照这种速度发展下去，AWS产品几乎就要把大数据版图的所有的基础设施和分析细分领域都占据了。

加入云大战稍晚的Google一直在积极开发广泛的大数据产品（BigQuery、DataFlow、Dataproc、Datalab以及Dataprep等），并且把AI视为跨越式发展的杀手锏。在AI方面Google去年做了很多事情，包括推出了新的翻译引擎，聘请了李飞飞和李佳领导新成立的Cloud AI and Machine Learning部门，推出了视频识别的机器学习API，并且收购了数据科学家社区Kaggle。

其他大型的IT供应商，比如微软、IBM、SAP、Oracle以及Salesforce等也在努力推出大数据产品（包括云端和本地）。除了技术自研和进行收购以外，这些玩家还越来越重视通过合作来打造生态链，其合作的重点是手上有数据的公司以及有“头脑（AI）”的公司。IBM与Salesforce的合作以及SAP与Google的合作就是值得注意的案例。

用企业IT的行业标准来看，云供应商还比较小，但是其不断膨胀的野心（其中包括从企业栈底层的IaaS向应用发展的企图）与企业数据逐渐向云端迁移的趋势结合，将打开庞大的企业技术市场大门，与传统IT供应商展开激战，而大数据和AI将是核心战场。

2017数据生态体系概览

基础设施

去年的许多趋势今年仍将延续，比如流处理技术，这方面Spark目前是主宰，不过像Flink这样的有趣竞争者正在出现。此外，还有以下一些趋势：

SQL正式回归

在给NoSQL当了10年副手之后，曾经的霸主SQL数据库正式吹响了回归的号角。Google最近发布了Spanner数据库的云端版。Spanner和CockroachDB（Spanner的开源版）都提供了可行的、强一致性的、可伸缩的SQL数据库。Amaozn推出了Athena，跟Snowflake等产品类似，这是一款SQL数据引擎，可直接查询S3下的数据。Google BigQuery、SparkSQL以及Presto等在企业逐渐获得采用——这些都是SQL产品。

数据可视化

与公有云采用相关的一个有趣的趋势是数据可视化。旧的ETL处理需要转移大量的数据（而且往往要建立冗余数据集）并且建立数据仓库，而数据可视化可以在数据保持不动的情况对其进行分析，提高了速度和敏捷性。许多下一代的分析供应商现在都可以同时提供数据可视化和数据准备服务，并让客户可访问存储在云端的数据。

数据治理与安全

随着大数据在企业侧走向成熟，以及数据的多样性和体量的不断发展，像数据治理这样的主题也变得日益重要。许多公司已经选择了“数据湖”作为把所有数据收集起来的手段。但除非你知道里面有什么东西，并且能够访问到合适的数据进行分析，否则的话数据湖再大也没有意义。但是想让用户方便地找到想要的东西同时管理好权限并不容易。除了数据湖以外，治理的另一个集中的主题是以安全的、可审计的方式为任何人提供对可靠数据的便捷访问。Informatica、 Collibra、Alation等大小供应商提供了数据目录、参考数据管理、数据字典以及数据帮助台等服务。

结论

通过大数据与AI的黄金搭档，我们正在进入大数据技术的“收获”阶段。其潜能将非常巨大。随着核心基础设施不断走向成熟，以及在AI推动下应用侧的爆发，2017年的大数据（以及AI）生态体系将开足马力，驶向光明的未来。

根据Packt的第三次Skill up年度调查，机器学习，大数据和云计算是2017年的三大技术趋势。

本次Packt Skill Up年度调查共采访了全球5000名开发人员和技术人员，收集了他们对最新技术工具和趋势的看法以及他们目前的工作和学习方式，这次调查相比于前两次更加深刻，要求受访者针对技术和职业发展等发表意见。Skill Up年度调查旨在让更多的程序员通过其他程序员的看法了解到即将到来的技术趋势和学习行为，从而在职业生涯中获得竞争优势。

2017

年最火的技术趋势是什么？

技术行业最火的趋势是什么？Packt 2016年年度调查中VR/AR、机器学习和物联网被称为三大趋势。但是在今年的调查中，机器学习、大数据和云计算强势入驻成为前三甲。

重要的事情说三遍，钱、钱、金钱

接下来，我们就来聊一聊大家最关心的事情，那就是在这一领域哪些技术人员可以赚到最多的钱，哪些人的收入最少。

收入前五名的行业：

CXO

大数据工程师

中层领导/经理

安全工程师

信息架构师

信息架构师是勉强进入第五名的，云工程师和DevOps工程师紧随其后，排在第六和第七名，并且薪资水平与行业平均水平保持基本同步。

收入最低的前五名：

程序爱好者

游戏开发者

网页开发者

技术支持

移动开发者

程序爱好者排在收入最低的首位，其实并不奇怪，因为他们当中很多人都处在非技术相关的工作岗位上。但有趣的是游戏开发人员和移动开发人员的薪资居然也在其列，这是否会影响到竞争激烈的市场呢？

技能成本

毫无疑问这对DevOps专家来说是一件好事，因为Hadoop和Chef是高薪工作所要具备的。

这对DevOps的专家好消息-

的Hadoop

和

厨师

都取得了它的土地收入最高的工作所需要的五大技巧。还有什么削减的？

Splunk

Hadoop

Kafka

Chef

SAS

哪些工具最受欢迎？

Python，Git和Visual Studio是今年最受开发者欢迎的前三甲工具，DevOps放弃了Visual Studio 而选择了Docker；云工程师选择了Python、Docker和AWS作为他们最喜欢的三个工具；信息架构师则是Python、Eclipse和Visual Studio的铁杆粉丝。

你应该学习什么技巧？

如果，你希望在未来能够在同类程序员中脱颖而出，那么你应该学习什么样的技巧呢？根据调查，Docker在未来一年内会获得技术支持，随后是Python和Angular。

对于DevOps和云工程师呢？DevOps工程师认为，Docker，Ansible和Kubernetes是明年必须学习的三大工具，云工程师几乎达成一致，要将Docker重点放在OpenStack上，而信息架构师则选择了Docker，Hadoop和React。

大数据与医疗

随着大数据技术的发展成熟以及国家对大数据产业发展的支持，搭建大数据平台也不在限与BAT级别的大型互联网企业，越来越多企业或个人参与到大数据行业中，并且已经尝到了大数据和大数据技术带来的甜头。

大数据与旅游

而由于大数据井喷式的发展，作为技术人员，很多的人考虑的是学习大数据开发技术，大数据与业务应用。但技术产业的不断发展成熟，分工也必将越来越明确，尤其是互联网产业，个人是很难完全掌控全局的。

分工明确，环环相扣

大数据产业当中，企业的IT架构不断扩展，服务器、存储设备的数量越来越多，网络也变得更加复杂，从而给运维工作带来了巨大的挑战，特别是分支机构众多的大型企业或垂直层级较多的政府单位，为了保障良好的用户体验和数据时效性，运维工作显得十分艰巨。因此，在大数据集中趋势越来越明显的时代，具备实时采集和海量分析能力的IT运维管理产品将会成为数据分析应用的新增长点。

IT运维产品的发展趋势决定了，要在企业复杂的异构网络环境和系统面前毫不畏惧，有这种实力才能实现业务系统所依托的网络平台资源、服务器资源、应用系统资源、信息服务资 源等进行统一综合管理。

大数据运维需要掌握什么

那么对于本身从事运维工作，或从其他岗位转做大数据运维工程师的朋友，应该掌握哪些技能，才能让我们在实际工作中得心应手，运筹帷幄呢？

linux

首先Linux，对于从事开发工作的朋友，必然并不陌生，即使没有系统学习过，但是简单常用的命令必然了解。但对于想从事大数据运维朋友们，我们必须要进行系统的学习，除了常用的命令，基础的有网络安全、用户、磁盘管理，文件目录管理，系统监测维护；之后是Linux下部署企业中用到的各种服务和构建各种高级服务的方法，特别是系统管理员日常管理工作中常见的问题，最初步的安装到系统的安全和优化，以及各种服务的搭建和管理都有一些小技巧，都必须掌握。

关于Linux这块，作为大数据运维工程师，我们还需要具备Linux下进行进程控制开发、进程间通信开发、多线程开发、网络的开发能力，为后续深入掌握嵌入式Linux驱动和系统编程打下坚实的基础。然后逐步进阶，再通过项目实战，搞定Linux中小规模集群构建与优化。当然这里必须要提一下，需要熟练掌握运用Shell编程。

Redis

作为运维工作人员，常规数据库的操作必不可少，而针对大数据运维，一些高性能数据库必须熟悉，如Redis等。在此基础上，基本可以尝试完成一些大规模集群架构构建了。

Python自动化运维

自动化运维能够大大提高运维效率，而python凭借其灵活性，在自动化运维方面已经被广泛使用，而且服务器规模越大，优势越明显。通过python实现自动监控，系统安全、报表管理，Ansible，Saltstack等等。学习过程中可以可以使用python自动化运维实现大规模流量监控与管理，来体验自动化运维在实际业务场景的应用，提升实际使用能力。

hadoop生态圈

既然是大数据运维，大数据平台集群构建和云计算平台集群构建自然需要熟练，了解hadoop生态体系，有条件的话，可以尝试搭建千万级的高并发大数据网站平台（自学估计比较困难）。针对云计算平台，OpenStack易于部署、功能丰富且易于扩展，应该作为我们重点学习对象。针对这块也有像COA认证等受认可的培训认证，有条件的朋友可以参与，对就业帮助还是非常不错的。

OpenStack

讲了这么多，其实很多本身从事企业网管、技术支持或者硬件网络方面的朋友，对文中的部分内容还是非常熟悉的。对于这类有一定经验基础的朋友，学习起来自然会更轻松。运维工作相对与编码，比较看重人的逻辑思维能力，对于未知情况做出逻辑判断，主动出击，对于沟通、团队能力更加看重。有兴趣的朋友可以尝试深入了解。

大数据时代，“连接一切”将是一个时尚的词句，物物相连，人人相连，人物相连。在这个巨大且复杂的网络中，以大数据、云计算为基础的智能感知世界，让我们张开双臂，拥抱未来，以大数据为基础，精准感知，精准运维。

对于小白如何成为一名合格的大数据工程师这个问题，首先你应该考虑自己是否对数据感兴趣，其次对大数据工程师了解多少，知道大数据工程师的具体工作内容是什么吗？了解了这些之后，如果你还坚定的想要成为大数据工程师，那么就接着往下看吧，教你如何成为一名合格的大数据工程师。

1.学好大数据计算机相关课程

如果你是一个在校大学生，数据结构，算法基础，操作系统，编译原理，计算机网络等这些课程一定要努力学，这对你进军大数据行业有重要的帮助。如果是对已经工作了的人来说，有必要报个班系统的学习大数据课程。因为作为一名合格的大数据工程师需要具备专业的学科知识和操作技能以及职业素养等条件，而这些在大数据培训班都可以实现。

2.掌握大数据技术后可以自己动手操作

掌握了一定的大数据技术可以自己尝试操作Hadoop技能练练手，比如可以利用集群环境一定要搭起来。有条件的话可以搭一个小的分布式集群，没条件的可以在自己电脑上装个虚拟机然后搭一个伪分布式的集群。既能帮助你充分认识Hadoop，又能积攒一些宝贵的经验。然后还可以试着写一些数据计算中常见的去重，排序，表关联等操作。

3.进入大数据行业内要对工作负责任

进入大数据行业就要负责一个领域。年轻的工程师希望对大数据工程有一个全方位的视角，这个想法是正确的，不要仅陷入你是个前端开发(或后端，或运维)的局限性，除了要在一定程度上了解这些领域，还要在一定程度上掌握其他方面的知识。因为从长远来看，这将帮助你成为一个更好的工程师。要记住，没有前端工程师或后端工程师这样单一可以完成的工作，所谓技多不压身，在闲暇时间也不要忘记学习。

一个合格的大数据工程师需要具备哪些技能？随着时间的推移，你会越来越了解大数据行业，并且对现有的工作得心应手，从一个合格的大数据工程师慢慢发展成为一个成熟的大数据工程师。

大数据技术属于高新科技，联合云计算和人工智能、机器学习一起创造一个崭新的世界，为人们的生活创造极大的便利，现在学习大数据是黄金时期，早日进入大数据领域，积累沉淀自己的大数据经验。

首先，请看一幅漫画

没错！今天介绍的就是Linux高级运维工程师。

当然，刚才自黑的漫画开玩笑的，运维工程师是互联网背后的英雄，只不过很多人对其都不了解。

但是，大家过年回家抢票的12306，你总了解吧？这就是运维工程师所做的事。

生活日益互联网化的今天，超高并发、超大量的数据同步越来越多，普通服务器根本无法承受，只有Linux运维才能承担，让平台稳定运行。可以说，没有他们，你连家都回不去，因为他们维护着12306的运行！

运维工程师的日常是什么？

“是不是把服务器搬来搬去？不是在拿着Linux光盘开始装系统，就是在等待系统安装完成？”

大错特错啦！正确的是：他们会把上面的那些工作统统给自动化掉，如自动化给数据中心的裸金属服务器安装系统，自动部署应用、自动收集日志、自动监控报警等等。每天喝喝茶，看看图表，然后再给自动化运维工具提交两行代码。完全解放了生产力啊！

看完这些，你对Linux运维工程师有没有一些改观？

是不是开始关心这个职业工资怎么样？不兜圈子，咱们来了解下它的前景和薪资待遇吧！

Linux高级运维工程师的薪资和市场需求

干这行赚钱就是多，平均薪资20000+元。

更好的消息是，这行人才的市场需求量还很大，越早入行越吃香。也许早入行，12306都有你的功劳哦！

可能又有朋友担心，这个技术会不会过时啊？请往下看！

Linux高级运维工程师的职业发展空间

这行是典型的“经验越多身价越高”的职业，不会像敲代码一样担心年龄大遇到瓶颈。只要你工作中踏实肯干，认真学习，薪资涨幅都不会太小。10年以后，便可以成长为年薪百万的系统运维架构师。我想，现在12306的运维应该工资很高！

那么问题来了，身为小白的自己，如何才能走上这条路呢？

如何成为一名Linux 高级运维工程师？

万事开头难，建议小白按照黑马程序员的学习路径进行学习，现整理如下：

阶段一 Linux 基础 市场价值：3000元/月

● 计算机基础

● Linux系统概述

● Linux系统安装

● Linux基本指令

● 网络基础

● VIM编辑器

● 系统用户与权限

● Linux文件系统与内核（内核调优，磁盘配额，计划任务）

● 系统服务与进程

● MySQL基础

阶段二 Linux 进阶 市场价值：5000元/月

● bind高级应用(DNS服务器)

● ftp服务+nfs服务+samba服务

● postfix服务+dovecot服务（邮件服务器）

● shell基础

● ssh服务以及无密码登录

● linux系统安全（防火墙）以及日志

● linux下安装包的管理、压缩工具讲解

● rsync文件同步服务

阶段三 Linux 高级 市场价值：8000元/月

● PHP及JAVA环境部署调优

● APACHE/NGINX/TOMCAT配置详解与调优

● KeepAlived+LVS高可用负载均衡服务器

● nginx+Haproxy实现负载均衡

● Varnish/squid反向代理（介绍CDN知识与应用）

● 分布式存储集群（FastDFS）

● Tomcat LB Cluster集群(加强)

● zookeeper分布式

● Zabbix监控

● ELK日志分析搭建

● Git版本控制软件(SVN赠送)

● 初级运维自动化saltstack puppet（基础）

● 大型项目架构

阶段四 MySQL DBA实战 市场价值：9000元/月

● MySQL基础操作

● MySQL高级查询

● MySQL权限管理

● MySQL备份、还原与数据恢复

● MySQL数据库管理工具介绍与实战

● MySQL高级（索引与优化）

● MySQL主从复制与读写分离

● 数据库中间件MyCAT,altas,Amoeba实践与对比

● Memcache技术

● Redis技术+集群

● MongoDB技术+集群

阶段五 Shell 编程实战 市场价值：10000元/月

● Shell编程进阶

● Shell核心应用（集成到进阶）

● 正则表达式

阶段六 Linux 云计算实战 市场价值：12000元/月

● Xen、VMWare虚拟化技术

● Kvm虚拟化技术

● salt进阶

● Openstack自动化运维

● Docker实战

● jenkins+maven

● Hadoop云计算

● devops

阶段七 Python 运维自动化 市场价值：14000元/月

● Python环境配置（乌班图）

● Python基础语法

● Python正则表达式

● Python面向对象

● Python异常

● 运维自动化相关模块介绍

关于Linux运维，你怎么看？

作为二千零一十七世纪流行的技术，大量的数据越来越受到人们的重视。对于一个想进入大数据的朋友来说，他想知道的是：什么是大数据学习？今天，我们将与大家分享数据，并分享一篇关于大数据学习内容系统的文章。

大数据技术体系过于复杂，数据采集，涵盖了基本的数据处理、分布式存储、NoSQL数据库、多模式计算（批处理、联机处理、共享大数据交流学习裙722680258低中高资料每天都有，欢迎大家加入。实时流处理、记忆、处理）多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、深度学习、人工智能、并行计算、可视化技术和不同层次。此外，大数据应用得到了广泛的应用，不同领域的技术差异仍然很大。在很短的时间内，很难掌握大数据理论和技术的许多领域。从应用的角度出发，从实际应用需求出发，一定要把它修改一下，然后再掌握一些技巧，然后再画横向扩展，这样学习效果会更好。大数据技术初探

过去几年到现在的所谓的大数据时代，先进的信息技术在移动互联网、物联网、云计算、人工智能领域、机器人、大数据、火又一个接一个，什么是大数据，大数据技术类包括那些，他们中的许多人都是根据自己的熟悉该领域盲人摸象估计。

从DT以下（数据技术，数据技术）技术，系统地介绍了大数据的普遍看法是什么，包括核心技术、各领域的关系：首先我们说机器学习，机器学习（机器学习），是计算机科学统计的一门交叉学科，其核心目标是通过优化映射的数据，训练函数实现，评价模式我，和一系列的自动分类和预测算法，让计算机具有数据保存功能；机器学习领域包括各种智能算法、分类、聚类、回归和相关分析，对每一类下有很多算法的支持，支持向量机，神经网络，logistic回归，EM、决策树、贝叶斯网络、随机森林、LDA、十或20网络排名算法，只是冰山一角角尖；在计算机智能机器学习为核心，深入学习，核心数据挖掘、商业智能、人工智能、大数据的核心技术，如机器学习、机器学习是用于图像处理处理和机器视觉识别，机器学习是用来模拟自然语言处理人类语言，自然语言处理是机器视觉和一般数据分析、人工智能技术支持的核心数据挖掘，机器学习数据挖掘和商业智能技术的肺。

深入学习（深学习）是机器学习的一个分支，它是非常热门的，深层学习是基于神经网络算法，经过几十年的分类和识别，在图像数据的语音识别的条件下，取得了良好的效果，有望成为人工智能核心技术的一个突破。因此，科研机构和IT巨头正在做相关的研究和开发工作，投入了大量的人力和物力。数据挖掘（数据挖掘）是一个非常宽泛的概念。

与采矿相似，我们需要从大量的石头中挖出大量的石头，从大量的数据中挖掘出有价值的、有规律的信息。数据挖掘的核心技术是机器学习领域。例如，深学习是机器学习的一种比较火的算法，当然它也可以用于数据挖掘。此外，传统的商业智能（BI）领域还包括数据挖掘，OLAP多维数据分析可以挖掘和分析，甚至可以对excel的基本统计分析进行挖掘。关键在于你的技术能真正挖掘出有用的信息，如果信息包含在数据挖掘中，那么这些信息可以增强你的决策指导。人工智能（AI）是一个伟大的概念。

智能机器的最终目标是拟人化。机器可以做同样的事情。人的力量只有几瓦，能处理各种复杂的问题和惊人的事情。虽然机器的计算能力强于人类，但人类的理解、感知推理、记忆和幻觉以及心理功能都是D。

大数据已经被炒的很热了，但通过我多年从事数据相关工作的经验，这个行业目前已经逐渐成熟了，每天我们在互联网都要存留大量的信息，但如何收集、整理这海量的信息，并产生价值，已经是各行各业都在探索的重要课题，且不说在海量数据中挖掘用户需求，预测未来的市场导向，就连政府的政务数据也要云计算、大数据。但是目前大数据工程师的人才缺口非常大，现在投身大数据领域绝对是绝佳的时机。但但从技术角度来看，有一定难度，大数据需要很多种基础理论知识与编程框架、分布式服务器等来支撑，这也是使得一个大数据工程师的人才要比做应用开发、做业务系统编程的人才缺的多。所以我们通过多年的经验，来设置大数据工程师学习路线，希望能让童鞋们更容易的踏上这条路！

如果有编程背景这是最好的了，会节省很多学习时间，更容易理解。因为大数据环境比较复杂，并不像学习编程软件一样，机器安装一下，跟老师敲几行代码就可以了，但大数据可就要麻烦多了，至少要准备好虚拟化的集群环境，然后又要安装部署各种计算框架，所以需要有耐心，有一定解决问题的能力，坚持不懈，才有可能学好大数据。我推荐的学习步骤是:打好基础，理解为主。多动手实践，一定自己搭建出编程环境。后面再不断的学习spark、python、storm、云计算等相关课程，慢慢自己的头脑中会形成一套知识体系，对大数据的理解也会越来越透彻！

首先是基础入门，大数据包含的知识面非常广泛涉及很多技术，我根据自己多年工作经验与自己收集整理的课程做的设置。基础进阶，重点是从Java语言学起，然后是对Linux的学习，统计学的学习。大数据包含几个部分一是数据的采集与处理，二是大数据的应用，第一部分依靠分布式、云计算与一些处理特殊情况，数据处理的技术框架组成，这里重点是hadoop分布式框架，spark框架。分别解决大数据存储问题。同时对于关系数据库对大量数据的处理也需要学习，毕竟很多大型商业系统的业务数据还是由传统的关系数据库进行管理的。最后，再linux与java上我也加入了深入学习的课程。供同学提高编程能力与水平。这套课程比较适合伴随职业生涯慢慢学。不适合填鸭式学习。不能当电视剧看，没意义。

大数据的Java基础 14课

大数据的linux基础 21课

大数据的统计学基础 15课

Hadoop数据分析平台 17课

Hadoop2.X大数据平台 14课

Scala语言入门 5课

大数据平台Spark入门与精通 10课

Maven教程 15课

Linux文本编辑器VIM 6课

Git权威指南 8课

大数据平台Storm入门到精通 15课

大数据C、C++基础 14课

Linux运维 56课

MYSQL高级性能优化与架构 16课

Oracle11g海量数据架构设计 13课

javaEE+Hadoop大数据

中级进阶这部分重点在于大数据的数据处理的技术应用，storm对于大数据的实时数据分析，像微博实时榜单这种应用，需要storm。etl工具可以从多种数据源，大数据、关系库、文本等多种数据源抽取数据并统一加载。同时学习数据仓库架构与研发流程的课程，学习数据仓库的技术，对数据的整理与应用提出了一套方法论，通过OLAP的维度模型来处理各种数据应用需求，BI与数据接口等。同时学习mahout是做数据挖掘应用的深度学习的框架。还有Nosql的数据库,Redis与Mongodb技术，用于第三方数据抓取的编程语言Python,与分布式内存处理技术的spark框架与scala语言。并且设置的一些实战课程。未来课程内容也会不断更新

Python网络程序开发 12课

Storm大数据开发 8课

Storm应用实战18课

Hadoop应用开发实战案例 15课

数据仓库全流程开发详解 15课

ETL开发之Kettle 15课

NoSQL与NewSQL数据库引航 19课

MySQL数据库运维 15课

大数据之Scala语言 5课

Redis技术详解 26课

Mongodb技术详解 18课

Oracle职业直通车 26课

Mahout数据挖掘 28课

Docker大讲坛指引未来的云计算 10课

Spark纯实战大讲坛 5课

高级实战这个阶段的重点是深入学习、源码解析与实战，源码解析是希望能更深入的理解开源框架对解决实际问题的编程模型，同时很多大公司在对这些开源框架的应用上并不是直接拿来使用，因为标准版本可能无法解决这种大公司的一些特殊业务需求，都是对源代码进行二次开发，升级改造，重写等来满足自己的业务需要，所以大牛是要有改编能力的。百度就是这样干的，最好的例子就是咱们发货用的云盘，就是。同时数据挖掘、机器学习也是非常重要的大数据应用，阿尔法狗就是利用这个技术打败李世石的。openstack企业私有云是很多大企业内部都要用到的云服务技术，企业的内部应用目前也都是奔着SAAS，软件及服务的方式来实现，所以企业内部的大数据技术也是非常必要的。

Hadoop源码解析与开发实战 43课

大数据HBase源码解析与开发实战 26课

大数据Hive源码解析与开发实战 24课

大数据Hadoop数据挖掘实战

Zookeeper入门到精通 8课

Flume应用开发实战 12课

Mahout入门与项目实战 20课

大数据之机器学习 11课

大数据之Linux内核探秘 13课

深入浅出Hive企业级架构优化 7课

Storm的集群搭建实战 8课

OpenStack企业私有云实战培训课程 12课

Nutch相关框架 20课

基于大数据的推荐系统设计 9课

大数据挖掘下的机器学习 11课

前几天，服务部追风同学跑来

啪！甩小编桌上一份全英文超洋气的证书

“以后请叫我大数据工程师！”

啥？

证书上赫然写着

Big Data Engineer

（简称：DCP认证证书）

羡慕、喜悦、嫉妒

一时间纷纷涌上心头

于是小编跑去找校长君

打听一下DCP认证现在是啥情况咯

校长君一听，调出了微信朋友圈......

校长，我也想成为大数据工程师！

大数据人才缺口高达150万

并且还在持续增长

时代加速剧变，科技日新月异。大数据、人工智能、云计算、物联网、边缘计算等新技术正不断被广泛运用于政务、交通、医疗、教育、工业、农业等各领域，数字化转型成为大势所趋，大量新的岗位也应运而生，产业面临结构性人才短缺。

清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示：当前我国大数据领域人才缺口高达150万，到2025年将达到200万。随着人才缺口的逐渐拉大，大数据人才的薪资也必将水涨船高，而企业将会在很长时间内疯狂地抢夺大数据人才。

数梦工场成立智享学院

普惠数据智能

在数字中国建设如火如荼的今天，人才无疑成为产业振兴的关键之一。作为从数字产业圣地云栖小镇走出的第一家独角兽企业，数梦工场怀揣着“用最卓越的数据技术，助力实现数据强国梦”的愿景成立智享学院，倡导普惠数据智能，推出数字化人才培养计划。

数梦工场董事长兼CEO吴敬传表示：“我相信未来所有政府都是数字政府，所有社会都是数字社会，所有经济都是数字经济。”

数梦工场通过DCP认证体系培养数字化人才，将过去看似高高在上的数据人才，通过普惠教育，让各行各业共享数字人才红利，助力政府、城市和产业实现数字化转型，为数字经济的可持续发展贡献自己的一份力量。

DCP认证注重实操能力

懂理论更能实干

数梦工场 DCP 认证体系理论与实操占比达到4:6，目的正是为了培养以实用型为主的数据人才。同时，在课程内容中充分融入实战项目的演练，通过理论结合实践以及讲师丰富的项目经验分享，让同学们得到切切实实的成长。

前不久，新一期DCP1001（共享交换）的培训认证结束了，通过率超过了75%。让我们一起来看看顺利毕业的小伙伴们都是怎么说的吧！

比较系统地学习到了数据的抽取、过滤，统一存储后的基于表单的数据交换，基于API接口的数据交换，目录驱动数据交换，理解了数据交互平台的架构实现原理。——追风（行业背景：系统开发、运维）

通过上机实操演练，体会到数梦工场已经拥有了比较成熟的政务信息共享交换平台，数据清洗、服务共享平台，政务资源目录符合政务信息共享交换需求，使用起来比较方便。——文杰（行业背景：软件开发）

各位老师在授课过程中，条理清晰，张弛有度，都是身经百战的老司机。—— 萨尔（行业背景：云计算、数据服务）

通过DCP认证，我做到了对共享交换场景心里有数，在跟安全产品PDT成员分享大数据产品时更有底气了。——溜溜（行业背景：安全、测试）

培养数据人才，普惠数据智能

数梦工场·智享学院

DCP认证还在继续

你想加入大数据工程师队伍吗？

一、云计算的行业发展及人才需求

云计算产业市场规模快速增长，人才需求数量激增。相关云计算企业加大对核心技术的投入，提高对客户的服务，无论从技术层面，运营商层面还是集成与服务提供层面，人才需求巨大。

随着云计算新市场、新业务、新应用的不断出现，人力需求迅猛。国家相继出台一系列政策大力扶持云计算，进一步证明了云计算市场潜力巨大。分析预计2017-2020年云计算行业规模增速依然维持在15%以上,到2020年有望达到3834亿美元。

云计算不仅降低了信息技术成本，提高了数据的安全性，有利于企业之间或个人之间共享信息。企业对于云计算开发人才需求紧迫，不少企业表示精英人才“高薪难求”。国内大数据权威人士估测，在今后5年内，云计算人才缺口将超过130万。

二、云计算就业“钱”景

云计算开发人员属于新型高端人才，其薪资也处于业内较高水平。据职友网数据显示，初级云计算工程师月薪在9000以上，拥有一定年限工作经验的从业人员月薪可以轻松达到16K以上，就业率98%。

因此既精于云计算又精于Python开发的运维工程师，已然成为IT行业高薪且有逼格的高端从业者。不仅是互联网的高端技术人才，还成为了各个互联网公司备受争抢的宠儿!

成都达内小编课程分享：

一、Linux、云计算、虚拟化：

1.什么是Linux云计算;

2.什么是虚拟化;

3.KVM虚拟化实战。

二、老司机带你玩Linux ：

1.Linux操作系统由来;

2.企业级Linux服务器安装方案;

3.破解Linux系统密码。

三、Linux系统常用命令使用：

1.Linux命令行格式;

2.Linux下目录和文件管理。

四、Linux网络服务实战演示 ：

1.FTP服务器演示;

2.Web服务器演示;

3.DNS服务器演示。

五、Linux云计算发展前景网络工程课程揭秘：

1.Linux云计算行业发展前景;

2.初识网络运维。

适合人群▽

1、没有任何经验，并且希望从事Linux行业的人群;

2、应届毕业生、实习生;

3、工作遇到瓶颈期的在职人员。

借Linux市占率之威，Linux运维工程师的收入水平与开发相差无几，而云计算全栈工程师收入甚至会高于开发者，同时无需承受开发的“34岁危机”，成为IT行业中的“黑马”黄金职业!

分享：你所不知的云计算与大数据运维工程师大揭秘--由成都达内小编分享给大家

2018年转眼即逝，在这半年里，各种大会铺天盖地，频频听到身边发问“近几年的运维大会真多呀”的朋友也越来越多。Linux运维及云计算仿佛成为了跟Web开发和平面设计一样的火爆岗位。

我们知道Linux诞生于1991年，那个时候“马云”还是一名教书匠，OICQ(QQ早期产品)的概念还没有出来，更不用提百度是什么了。那个时候的互联网在美国，而中国的互联网真正开始是从2000开始，百度，阿里，网易，搜狐等国内现在大家耳熟能详的老牌公司也均是那个时代的产物，时至今日依然影响着广大民众生活的方方面面，而且已然成为民众生活的“水”和“电”。

虽人们享受着当日送货上门的便利，亲朋好友千里之外流畅视频通话的温情，人类的吃穿住行及所能想像的任何物件背后都直接或间接基于Linux，却鲜有人知道：

Linux是什么?

运维是干什么的?

运维?网管?修电脑的?

现在手机在手，就能干很多事情，只需点一点屏幕，轻松完成聊天、娱乐、甚至支付功能。这些操作看似简单，但其背后，有一系列复杂请求和响应。而在阿里、百度等这些互联网巨头的机房里，就有千上万台服务器，为你服务请求提供服务的。这些服务器中，95%以上，是Linux系统、或类Linux系统。

从行业来划分：通信、金融、互联网、教育、电子商务、机械制造、军工航天、电器业等等，都离不开Linux平台。

远的不讲，近的来讲，马云的双十一。最大的变化诸位剁手的朋友印象应该很深，不再需要漫长的等待，就能拿到自己心仪的货品，最快的次日就已经拿到货品了。这背后少不了大数据的帮忙，而所有的这些均是基于Linux之上，而这只是ITLinux的冰山一角，在应用层面提出来“互联网+”的概念，大数据成为人类的资源，Linux的前景不言而喻。

运维工程师是干嘛的?

一句话概括：负责线上业务稳定，基于Linux平台集合网络、应用、数据库、开发、安全工作于一身的“复合性人才”。 就运维行业来讲，能力越大，责任越大，你有多大的能耐就有多大回报，平均年薪在10万+，动辄100w年薪也是常有的是，只要你够努力。

看看大公司的平台运维架构是什么样的?

搜狐畅游运维的演变：

苏宁大数据平台：

腾讯游戏智能运维平台：

稳定压力一切，运维很重要!